Az NVIDIA GTC 2026 Open Model Super Panel legfontosabb tanulságai
A Jensen Huang által moderált, a Perplexity, LangChain, Thinky és Cursor vezetőinek részvételével zajló Open Model Super Panel az AI-fejlesztés alapvető elmozdulására hívta fel a figyelmet. A beszélgetés túllépett a zárt kontra nyílt modellek egyszerű vitáján az „AI rendszer” koncepciója felé. A résztvevők szerint az érték a „hámba” (harness) – a modell köré épített memóriába, eszközökbe és al-ágensekbe – kerül át, nem pedig magukba a nyers modellsúlyokba. Ez az átmenet azt sugallja, hogy az iparág a nyers intelligencia szolgáltatásától az integrált, funkcionális számítógépek nyújtása felé halad.
- LangChain társalapítója, Harrison Chase bevezette a „Harness Engineering” kifejezést a modell köré épített eszközökre
- Perplexity vezére, Aravind Srinivas bemutatta a „Perplexity Computer”-t, amely automatizálja a modellek és eszközök kiválasztását
- Jensen Huang kijelentette, hogy a zárt és nyílt modellek egymást kiegészítő rétegekként fognak együtt létezni
- A nyílt modelleket egyre inkább a nagyobb ágens-rendszerek nyersanyagának tekintik
- A vita a modell teljesítményéről a „hám” értékére terelődik a bizalom és a testreszabhatóság szempontjából
Ahogy a nyílt forráskódú modellek „nyersanyaggá” válnak, a vállalatok versenyelőnye arra tevődik át, hogyan integrálják ezeket a modelleket a munkafolyamatokba. Ez azt sugallja, hogy az AI értékének következő hulláma azokon a rendszereken és „hámokon” alapul majd, amelyek a modelleket speciális környezetekben használhatóvá teszik. ---